授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2023年度/Academic Year   後期/Second
開講曜限/Class period 金/Fri 3 , 金/Fri 4
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department 創造工学科
対象学年/Year 2年 , 3年 , 4年
授業科目区分/Category 教育課程 創造工学科
必修・選択/Mandatory or Elective 必修
授業方法/Lecture or Seminar 講義科目
授業科目名/Course Title 統計的データ処理(建築土木工学コース)/Statistical Data Processing
単位数/Number of Credits 2
担当教員名/Lecturer 浅田 拓海 (創造工学科建築土木工学コース)
時間割コード/Registration Code J3031
連絡先/Contact 浅田 拓海(アドレス:asada@muroran-it.ac.jp
※@を@に変更してください.
居室:D214
電話:0143-46-5288)
オフィスアワー/Office hours 浅田 拓海(月:12時~13時
火:12時~13時)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2023/08/03
授業のねらい
/Learning Objectives
工学の各専門分野で必要となる統計処理の基礎を体得し、その応用として該当分野における使い方を学ぶ。授業を修めた時にはそれぞれの専門領域におけるデータ処理や解析において統計的な考え方、手法を的確に適用できるようになる。
到達度目標
/Outcomes Measured By:
1 データの分布,平均,分散を理解できる。
2 統計的推測を説明できる。
3 データを統計的に処理出来る。
授業計画
/Course Schedule
1回: ガイダンス
2回: 建築・土木分野におけるデータとその特徴
3回: データの分布とヒストグラム
4回: 平均と分散
5回: 相関関係と散布図
6回: 共分散と相関係数
7回: 最小2乗法による回帰係数の導出と残差
8回: データ分布,相関関係のまとめと到達度考査
9回: 統計的推測
10回: 母集団と標本
11回: 区間推定
12回: t分布と区間推定
13回: 検定
14回: 標本平均の分散
15回: 統計的推測,検定,標本平均のまとめと到達度考査

(総授業時間数:22.5時間)

各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて4時間必要です。
ほぼ毎回,課題を出します。
参考書等
/Required Materials
挫折しない 統計学入門 数学苦手意識を克服する(ISBN:4274220125)
教科書・参考書に関する備考 教科書はなし。
成績評価方法
/Grading Guidelines
目標1については,8回目に実施する考査により到達度を測る。
目標2については,15回目に実施する考査により到達度を測る。
目標3については,各回で実施する確認問題により到達度を測る。
考査2回(30点満点x2)と講義13回分の確認問題(40点満点)の総合で60%以上を合格とする。
履修上の注意
/Notices
第3週以降は,反転授業形式とします.Moodleにて授業動画を視聴し,練習問題を回答しておき,授業(対面)にて,前回の確認問題および当回の練習問題の解説を行う.
※詳細はMoodleやガイダンス時に説明します.
2年生前期に履修する「確率統計」の内容を十分に理解しておくこと。
定期試験は行わない。不合格者は再履修とする。
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照
関連科目
/Related course
データサイエンス入門、プログラミング入門、確率・統計、線形代数、微分積分
備考
/Notes
本科目は,文部科学省による数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)の認定に基づく,数理データサイエンス教育プログラムの教育科目として実施されます。データサイエンス科目群に含まれ,科学・工学におけるデータを中心とした情報学的アプローチを学ぶます。プログラム内容については,学生便覧の数理データサイエンス教育プログラムを参照してください。
DSポイント:2ポイント
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
・講義内容について,適宜,演習課題を課します.
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
50%超
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
該当なし
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
Active learning 3-1
/深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等)
該当なし
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし